基于数据挖掘的火电厂设备检修管理的研究

【摘要】设备检修管理工作是发电企业安全生产管理的基础工作,也是发电企业可靠长期运行的保障,因此,科学化的进行检修管理是现代发电企业组织生产和管理的重要方式,也是发电企业提高经济效益的有效途径。火电厂的设备检修通常分为计划检修和非计划检修,计划检修一般正常是在固定的时间对下一阶段的检修工作进行部署和安排,非计划检修一般是指在检修计划之外的时段内,设备出现非正常运转或突发故障所引起的检修任务,这一类检修在正常的发电企业运行中是非常常见的,当出现非计划检修时,发电企业通常要进行临时设备停用,并安排检修人员进行抢修,在这段时间内,发电企业不但要承受设备停用所带来的经济损失,还要承担多余的人力物力等费用。本文就针对发电企业的设备检修管理工作,选择给水泵系统为研究对象,运用数据挖掘,对设备进行故障预测。给水泵系统是发电企业不可缺少的部分,通常采用一用一备的管理策略,当正在使用的给水泵发生故障时,启动备用给水泵,保证发电企业的正常运行。本文对关联规则中的Apriori算法进行改进,对数据库的扫描和连接与剪枝进行了优化,选择使用SQLSever2008进行数据库的建立,使用JAVA语句编写代码,对历史故障数据进行预处理和转换,并对其进行数据挖掘,得到强关联规则,与检修记录作对比,验证该方法的可行性和可靠性,利用得到的强关联规则,对未来数据进行监测和故障与预测,以此实现降低非计划检修频率,努力实现计划检修。
【作者】张子泓；
【导师】薛大伸；王浴广；
【作者基本信息】大连海事大学，工业工程，2014，硕士
【关键词】设备检修管理；数据挖掘；Apriori算法；

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